論文の概要: Improving the Long-Range Performance of Gated Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09668v1
- Date: Sun, 19 Jul 2020 13:25:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 23:59:10.153765
- Title: Improving the Long-Range Performance of Gated Graph Neural Networks
- Title(参考訳): ゲート型グラフニューラルネットワークの長距離性能向上
- Authors: Denis Lukovnikov, Jens Lehmann, Asja Fischer
- Abstract要約: マルチリレーショナルグラフにおける長距離依存性の処理能力を改善した新しいGNNアーキテクチャを提案する。
異なる合成タスクの実験的解析により、提案アーキテクチャがいくつかの一般的なGNNモデルより優れていることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.84360748077222
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many popular variants of graph neural networks (GNNs) that are capable of
handling multi-relational graphs may suffer from vanishing gradients. In this
work, we propose a novel GNN architecture based on the Gated Graph Neural
Network with an improved ability to handle long-range dependencies in
multi-relational graphs. An experimental analysis on different synthetic tasks
demonstrates that the proposed architecture outperforms several popular GNN
models.
- Abstract(参考訳): マルチリレーショナルグラフを処理可能なグラフニューラルネットワーク(gnn)の多くの一般的な変種は、勾配の消失に苦しむ可能性がある。
本稿では,マルチリレーショナルグラフにおける長距離依存性の処理能力を改善した,ゲート型グラフニューラルネットワークに基づく新しいgnnアーキテクチャを提案する。
異なる合成タスクの実験的解析により、提案アーキテクチャがいくつかの一般的なGNNモデルより優れていることが示された。
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